SPIRIT: Short-term Prediction of solar IRradIance for zero-shot Transfer learning using Foundation Models

📄 arXiv: 2502.10307v2 📥 PDF

作者: Aditya Mishra, Ravindra T, Srinivasan Iyengar, Shivkumar Kalyanaraman, Ponnurangam Kumaraguru

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-11-09)

💡 一句话要点

SPIRIT：利用基础模型进行太阳辐照度短期预测，实现零样本迁移学习

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 太阳辐照度预测 零样本迁移学习 基础模型 可再生能源 光伏电站

📋 核心要点

  1. 传统太阳能预测模型依赖大量历史数据，这对于新建电站是挑战。
  2. SPIRIT利用基础模型进行太阳辐照度预测，实现零样本迁移学习。
  3. SPIRIT在零样本迁移学习中性能提升约70%，且可通过微调进一步优化。

📝 摘要（中文）

传统的太阳能预测模型依赖于多年特定地点的历史辐照度数据，通常需要五年或更长时间，这对于新建的光伏电站来说是不可用的。由于可再生能源具有高度间歇性，构建精确的太阳辐照度预测系统对于高效的电网管理至关重要，并能促进太阳能的持续普及，这对于实现联合国净零目标至关重要。本文提出了一种名为SPIRIT的新方法，该方法利用基础模型进行太阳辐照度预测，使其适用于新的太阳能装置。我们的方法在零样本迁移学习中优于最先进的模型约70%，从而可以在不依赖任何历史数据的情况下在新地点实现有效的性能。随着更多特定地点数据的可用，通过微调可以进一步提高性能。这些发现得到了统计意义的支持，进一步验证了我们的方法。SPIRIT代表着朝着快速、可扩展和适应性强的太阳能预测解决方案迈出的关键一步，从而推动了可再生能源融入全球电力系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决新建光伏电站缺乏历史辐照度数据，导致传统太阳能预测模型无法有效应用的问题。现有方法依赖于特定地点的长期历史数据，无法泛化到新的地点，阻碍了太阳能的快速部署和电网的有效管理。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的基础模型，通过迁移学习的方式，将模型在其他领域或数据集上学到的知识迁移到太阳辐照度预测任务中。这样可以在没有或只有少量目标地点历史数据的情况下，实现有效的预测。

技术框架：SPIRIT方法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据预处理：对输入数据进行清洗、标准化等处理。2) 特征提取：利用基础模型提取输入数据的特征表示。3) 预测模型：使用提取的特征进行太阳辐照度预测。4) 迁移学习：将预训练的基础模型迁移到目标地点，并进行微调（可选）。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用基础模型进行零样本迁移学习。与传统方法相比，SPIRIT不需要目标地点的历史数据，可以直接应用到新的地点，大大提高了模型的泛化能力和部署效率。

关键设计：论文中可能涉及到以下关键设计：1) 基础模型的选择：选择合适的预训练模型，例如Transformer等。2) 特征提取方式：如何从基础模型中提取有效的特征表示。3) 预测模型的结构：选择合适的预测模型，例如线性回归、神经网络等。4) 微调策略：如何有效地微调基础模型，以适应目标地点的数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPIRIT在零样本迁移学习中优于现有最先进的模型约70%，无需目标地点的历史数据即可实现有效预测。通过微调，模型性能可以进一步提升。实验结果具有统计显著性，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

SPIRIT可应用于新建光伏电站的太阳辐照度预测，提高电网管理的效率和可靠性，促进太阳能的普及和应用。该研究有助于实现联合国净零目标，推动全球能源结构的转型。此外，该方法还可以扩展到其他可再生能源的预测，例如风能等。

📄 摘要（原文）

Traditional solar forecasting models are based on several years of site-specific historical irradiance data, often spanning five or more years, which are unavailable for newer photovoltaic farms. As renewable energy is highly intermittent, building accurate solar irradiance forecasting systems is essential for efficient grid management and enabling the ongoing proliferation of solar energy, which is crucial to achieve the United Nations' net zero goals. In this work, we propose SPIRIT, a novel approach leveraging foundation models for solar irradiance forecasting, making it applicable to newer solar installations. Our approach outperforms state-of-the-art models in zero-shot transfer learning by about 70%, enabling effective performance at new locations without relying on any historical data. Further improvements in performance are achieved through fine-tuning, as more location-specific data becomes available. These findings are supported by statistical significance, further validating our approach. SPIRIT represents a pivotal step towards rapid, scalable, and adaptable solar forecasting solutions, advancing the integration of renewable energy into global power systems.